使用Adaboost实现Iris分类 使用梯度提升树GBDT实现Boston房价预测

1. 使用Adaboost实现Iris分类：

Adaboost是一种集成学习算法，可以将多个弱分类器组合成一个强分类器。对于Iris数据集，可以使用决策树作为弱分类器，并使用Adaboost算法进行训练和预测。

具体步骤如下：

1）将数据集分为训练集和测试集。

2）初始化权重向量w，使得每个样本的权重相等。

3）训练第一个决策树，计算分类误差率，并根据误差率更新样本权重。

4）训练第二个决策树，计算分类误差率，并根据误差率更新样本权重。

5）重复步骤4，直到训练出足够的决策树。

6）对测试集进行预测，根据每个决策树的分类结果，计算加权投票结果，得到最终预测结果。

2. 使用梯度提升树GBDT实现Boston房价预测：

GBDT是一种集成学习算法，可以将多个弱回归模型组合成一个强回归模型。对于Boston房价预测数据集，可以使用回归树作为弱回归模型，并使用GBDT算法进行训练和预测。

具体步骤如下：

1）将数据集分为训练集和测试集。

2）初始化预测值y0，使得每个样本的预测值相等。

3）训练第一个回归树，计算残差并更新预测值。

4）训练第二个回归树，计算残差并更新预测值。

5）重复步骤4，直到训练出足够的回归树。

6）对测试集进行预测，根据每个回归树的预测结果，计算加权平均值，得到最终预测结果。

相关问题

使用Adaboost实现Iris分类,使用梯度提升树GBDT实现Boston房价预测（可以直接调函数）

使用Adaboost实现Iris分类的示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 切分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义分类器
dtc = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)

# 定义Adaboost分类器，使用决策树作为基分类器
abc = AdaBoostClassifier(base_estimator=dtc, n_estimators=50)

# 训练模型
abc.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = abc.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = (y_pred == y_test).sum() / len(y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

使用梯度提升树GBDT实现Boston房价预测的示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 切分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义回归器
gbr = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3)

# 训练模型
gbr.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = gbr.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)

使用Adaboost实现Iris分类的代码 使用梯度提升树GBDT实现Boston房价预测

好的，下面是使用Adaboost实现Iris分类和使用梯度提升树GBDT实现Boston房价预测的Python代码：

使用Adaboost实现Iris分类的代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 使用决策树作为基础分类器
base_classifier = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)

# 使用Adaboost进行训练
ada_boost = AdaBoostClassifier(base_classifier, n_estimators=50, learning_rate=0.1)
ada_boost.fit(X_train, y_train)

# 对训练集和测试集进行预测
y_train_pred = ada_boost.predict(X_train)
y_test_pred = ada_boost.predict(X_test)

# 计算准确率
train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_train_pred)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_test_pred)

print("训练集准确率：", train_accuracy)
print("测试集准确率：", test_accuracy)

使用梯度提升树GBDT实现Boston房价预测的代码：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 使用梯度提升树进行训练
gbdt = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=1)
gbdt.fit(X_train, y_train)

# 对训练集和测试集进行预测
y_train_pred = gbdt.predict(X_train)
y_test_pred = gbdt.predict(X_test)

# 计算均方误差
train_mse = mean_squared_error(y_train, y_train_pred)
test_mse = mean_squared_error(y_test, y_test_pred)

print("训练集均方误差：", train_mse)
print("测试集均方误差：", test_mse)

以上就是使用Adaboost实现Iris分类和使用梯度提升树GBDT实现Boston房价预测的Python代码。